Addressing the ethical problem of underdiagnosis in the post-pandemic Canadian healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
Proper diagnosis is essential for effective treatment, yet in Canada health conditions are commonly underdiagnosed at all levels of the health system, meaning that they go undiagnosed or are diagnosed only after a delay. Underdiagnosis leads to inadequate treatment and potentially insufficient recovery and rehabilitation, as well as costly inefficiencies, such as repeat medical visits. Moreover, disparities in underdiagnosis in which vulnerable groups, such as women and Indigenous persons, are properly diagnosed at lower rates worsen existing inequities, which threatens the overall health of the general population. As health leaders and policy-makers seek to strengthen Canada's strained healthcare system, it will be important to address underdiagnosis and its causes, including systematic bias. Providing timely and accurate diagnoses for all patients is an essential component of delivering high quality, efficient, ethical, and cost-effective healthcare. The Canadian College of Health Leaders' Code of Ethics offers a framework for addressing underdiagnosis equitably. Utilizing the framework, suggestions are made for actions that can be taken at all levels of the health system to reduce underdiagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,051 | 0,049 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».